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Acumatica のAccounts、Bills、Customers、Leads などの会計データに連携するJava アプリケーションを素早く、簡単に開発できる便利なドライバー。

Apache Spark でAcumatica データをSQL で操作する方法

CData JDBC ドライバーを使用して、Apache Spark でAcumatica にデータ連携。

杉本和也
リードエンジニア

最終更新日:2023-09-04
acumatica ロゴ

CData

jdbc ロゴ画像
Apache Spark ロゴ

こんにちは!リードエンジニアの杉本です。

Apache Spark は大規模データ処理のための高速エンジンです。CData JDBC Driver for Acumatica と組み合わせると、Spark はリアルタイムでAcumatica データに連携して処理ができます。本記事では、Spark シェルに接続してAcumatica をクエリする方法について解説します。

CData JDBC Driver は、最適化されたデータ処理がドライバーに組み込まれているため、リアルタイムAcumatica と対話するための高いパフォーマンスを提供します。Acumatica に複雑なSQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計など、サポートされているSQL操作を直接Acumatica にプッシュし、組込みSQL エンジンを使用してサポートされていない操作(SQL 関数やJOIN 操作)をクライアント側で処理します。組み込みの動的メタデータクエリを使用すると、ネイティブデータ型を使用してAcumatica を操作して分析できます。

CData JDBC Driver for Acumatica をインストール

まずは、本記事右側のサイドバーからAcumatica JDBC Driver の無償トライアルをダウンロード・インストールしてください。30日間無償で、製品版の全機能が使用できます。

Spark Shell を起動してAcumatica データに接続

  1. ターミナルを開き、Spark shell でCData JDBC Driver for Acumatica JAR file をjars パラメータに設定します: $ spark-shell --jars /CData/CData JDBC Driver for Acumatica/lib/cdata.jdbc.acumatica.jar
  2. Shell でJDBC URL を使ってAcumatica に接続し、SQL Context load() function でテーブルを読み込みます。

    Acumatica に接続するには、次の接続プロパティを設定してください。

    • User:ユーザー名に設定。
    • Password:パスワードに設定。
    • Company:会社名に設定。
    • Url:Acumantica URL に、http://{Acumatica ERP instance URL}/entity/{Endpoint name}/{Endpoint version}/ の形式で設定。
      例えば、https://acumatica.com/entity/Default/17.200.001/。

    詳細については、CData ドライバードキュメントの「はじめに」を参照してください。

    組み込みの接続文字列デザイナー

    JDBC 接続文字列URL の作成には、Acumatica JDBC Driver にビルトインされたデザイナを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインでJAR ファイルを実行するとデザイナが開きます。

    java -jar cdata.jdbc.acumatica.jar

    接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

    scala> val acumatica_df = spark.sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:acumatica:Url = https://try.acumatica.com/ISV/entity/Default/17.200.001/;User=user;Password=password;Company=CompanyName;").option("dbtable","Events").option("driver","cdata.jdbc.acumatica.AcumaticaDriver").load()
  3. 接続が完了し、データがロードされたら、テーブルスキーマが表示されます。
  4. Acumatica をテンポラリーテーブルとして登録します:

    scala> acumatica_df.registerTable("events")
  5. データに対して、次のようなカスタムSQL クエリを実行します。

    scala> acumatica_df.sqlContext.sql("SELECT Id, location_displayname FROM Events WHERE Id = 1").collect.foreach(println)

    コンソールで、次のようなAcumatica データを取得できました!これでAcumatica との連携は完了です。

    Acumatica をApache Spark から取得

CData JDBC Driver for Acumatica をApache Spark で使って、Acumatica に対して、複雑かつハイパフォーマンスなクエリを実行できます。30日の無償評価版 をダウンロードしてぜひお試しください。

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